10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 1 E. Palencia Fermi National Laboratory ( Chicago, USA) B. Casal, G. Gómez, T. Rodrigo, A. Ruiz, L.Scodellaro,

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1 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 1 E. Palencia Fermi National Laboratory ( Chicago, USA) B. Casal, G. Gómez, T. Rodrigo, A. Ruiz, L.Scodellaro, R. Vilar Instituto de Física de Cantabria (CSIC-U.Cantabria) B. Alvarez, J. Cuevas Universidad de Oviedo

2 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 2 El Detector CDF

3 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 3 El algoritmo “Jet Probability” Etiquetar sabor pesado: - La señal del top tiene 2-b - aprox. 5% del ruido tiene sabor pesado  S/B se incrementa notablemente Jet Probability: - Provee de variable cointinua  mayor flexibilidad para entender la composición de la muestra - Puede optimizarse y adecuarse en función del tipo de análisis - Potencialmente, es un método que puede utilizarse para separar estadísticamente contribuciones de sabor b y c

4 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 4 El algoritmo “Jet Probability” Los hadrones pesados tienen vida media larga:  Vértices y trazas desplazadas del vértice primario Construyendo una probabilidad P J de que el jet venga del vértice primario Uniforme para jets de quarks ligeros y gluones. Picos en P J =0 para jets que contienen trazas desplazadas de desintegraciones de sabores pesados Basada en el parámetro de impacto con signo de las trazas, respecto al V.P. Significancia del parámetro de impacto, S d 0 = d 0 /  d 0

5 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 5 El algoritmo “Jet Probability” Resolución R(S), obtenida del ajuste de la parte negativa de la significancia, para datos y MonteCarlo La probabilidad P J del jet se define mediante: con N tr, el número de trazas con parámetro de impacto positivo

6 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 6 Eficiencia del algoritmo “Jet Probability” Medida, usando una muestra inclusiva con trigger de electrones de bajo p t, enriquecida en b-jets, pidiendo que el otro jet esté etiquetado como de sabor pesado Analizado en datos y MonteCarlo, para obtener el factor de escala:

7 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 7 Probabilidad de “mistag” Probabilidad de identificar un quark ligero como pesado. Determinado de muestras inclusivas de jets y parametrizado mediante una tabla de seis dimensiones en otras tantas variuables cinemáticas Chequeado con muestras independientes, observadas (“trigger multijet” y predichas (datos inclusivos de jets)

8 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 8 Aplicaciones: eficiencias en producción de top La eficiencia de etiquetado de b en el método de “Jet Probability” analizado en una muestra simulada de producción de top. Las bandas muestran el error debido al factor de escala b-tag = tag-rate*SF

9 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 9 Aplicaciones: medida de la sección eficaz producción de tt 1)Lepton aislado 2) Alta energía transversa 3) al menos 3 jets 4) Vetos (dilepton, cósmicos, conversión, z vert ) 5) M T (W) > 20 GeV, H T >200 GeV 6) Al menos 1 jet etiquetado con P j < 1%

10 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 10 Ruido

11 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 11 Aceptancia y ruidos Extraido de simulación. Similarmente se calcula para muones. Aceptancia total 11.00+-0.05+-1.17 Estimación del ruido, a partir de datos y simulación

12 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 12 Resultados

13 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 13 Resultados

14 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 14 Conclusiones El algoritmo “Jet Probability” se ha utilizado en la medidad de la sección eficaz de produción de top-antitop en CDF. Publicado en Phys. Rev. D 74, 072006 Su valor es consistente con el de otros procedimientos Se está utilizando para optimizar el método de búsqueda del bosón de Higgs

15 10-9-2007A. Ruiz (JAAEE- Granada, Bienal RSEF) 15 BACKUP

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